Patent ES-2909440-T3 (ES)
Title: Sistemas y métodos de modelado de redes de objetos
Inventor: LYSNE STIAN
IPC: G06F16/903
Filed: 2014-12-02
Granted: 2022-05-06
Abstract: Un sistema informático (102) para identificar objetos dentro de una red de objetos que son suficientemente similares a una consulta recibida de una aplicación (208), el sistema informático (102) que comprende: memoria (112) que comprende instrucciones ejecutables; y un procesador (110) conectado operativamente a la memoria, teniendo el procesador una arquitectura que utiliza una palabra, el procesador se configura para ejecutar las instrucciones ejecutables con el fin de efectuar un método que comprende: obtener un objeto de sondeo (Q) representativo de la consulta; generar un vector externo (Qext) representativo del objeto de sondeo (Q) mediante un vectorizador (204); convertir el vector externo (Qext) representativo del objeto de sondeo (Q) en un vector interno (Qint) representativo del objeto de sondeo (Q) mediante el hash de características, normalización de peso y cuantificación de longitud; generar una huella digital (Qfp) representativa del objeto de sondeo basada en el vector interno (Qint) representativo del objeto de sondeo (Q), en donde cada vector interno (Qint) representativo del objeto de sondeo (Q) comprende una pluralidad de dimensiones, y en donde cada dimensión de la pluralidad de dimensiones está asociada con una magnitud respectiva, y en donde la generación incluye: para el vector interno (Qint) representativo del objeto de sondeo, generar una pluralidad de fragmentos de huellas digitales (Pj) representativos del vector interno (Qint), en donde cada fragmento de huellas digitales (Pj) de la pluralidad de fragmentos de huellas digitales (Pj) se genera en base a una combinación de resúmenes de una pluralidad de dimensiones del vector interno (Qint) y magnitudes asociadas respectivas con cada una de la pluralidad de dimensiones del vector interno (Qint); y agregar la pluralidad de fragmentos de huellas digitales generados (Pj) para generar la huella digital (Qfp) representativa del objeto de sondeo, la huella digital generada (Qfp) que tiene una dimensionalidad reducida en relación con el vector interno (Qint) representativo del objeto de sondeo, en donde la huella digital se genera para encajar en un múltiplo par de palabras en la arquitectura del procesador; realizar la siguiente comparación para identificar un primer conjunto de objetos candidatos: comparar la huella digital (Qfp) representativa del objeto de sondeo (Q) con una pluralidad de huellas digitales (Vfp) representativas de una pluralidad de objetos dentro de la red de objetos, en donde comparar la huella digital (Qfp) representativa del objeto de sondeo con el pluralidad de huellas digitales (Vfp) representativas de la pluralidad de objetos dentro de la red de objetos comprende: calcular distancias de hamming respectivas entre la huella digital (Qfp) representativa del objeto de sondeo y cada una de las huellas digitales (Vfp) representativas de la pluralidad de objetos dentro de la red de objetos; e identificar, como el primer conjunto de objetos candidatos, aquellos objetos de la pluralidad de objetos cuyas huellas digitales (Vfp) están dentro de una distancia de hamming predefinida desde la huella digital (Qfp) representativa del objeto de sondeo; calcular las primeras métricas de similitud respectivas entre el objeto de sondeo (Q) y cada uno de los objetos en el primer conjunto de objetos candidatos comparando el vector interno (Qint) representativo del objeto de sondeo (Q) con un vector interno correspondiente (Vint) representativo de cada objeto en el primer conjunto de objetos candidatos, en donde la primera métrica de similitud comprende la similitud de coseno entre, o el índice de Jaccard, o una combinación de la similitud de coseno entre y el índice de Jaccard del vector interno (Qint) representativo del objeto de sondeo (Q) y el correspondiente vector interno (Vint) representativo del objeto en el primer conjunto de objetos candidatos; y generar un segundo conjunto de objetos candidatos basado en el primer conjunto de objetos candidatos, en donde el segundo conjunto de objetos candidatos incluye solo aquellos objetos cuyas primeras métricas de similitud superan un primer umbral predefinido y, por lo tanto, cuyos vectores internos (Vint) se definen como similares al vector interno (Qint) representativo del objeto de sondeo; calcular las segundas métricas de similitud respectivas entre el objeto de sondeo (Q) y cada uno de los objetos en el segundo conjunto de objetos candidatos comparando el vector externo (Qext) representativo del objeto de sondeo (Q) con un vector externo correspondiente (Vext) representativo de cada objeto en el segundo conjunto de objetos candidatos; y generar un tercer conjunto de objetos candidatos basado en el segundo conjunto de objetos candidatos, en donde el tercer conjunto de objetos candidatos incluye solo aquellos objetos cuyas segundas métricas de similitud exceden un segundo umbral predefinido, y en donde la segunda métrica de similitud comprende la similitud de coseno entre, o el índice de Jaccard, o una combinación de la similitud de coseno entre y el índice de Jaccard, del vector externo representativo del objeto de sondeo (Q) y el vector externo correspondiente representativo del objeto en el segundo conjunto de objetos candidatos; y devolver el tercer conjunto de objetos candidatos a la aplicación (208).